随着大模型技术从概念试点走向业务深度落地，银行、证券机构的投研业务正在经历一轮实实在在的生产力变革。过去投研分析师需要耗费数天完成行业深度报告、上市公司基本面梳理、产业数据汇总、政策文本拆解，大量时间消耗在资料搜集、数据比对、格式整理等重复性工作上。而投研智能体的出现，目的并非替代分析师专业判断，而是把信息检索、资料整合、初稿撰写、多源数据交叉校验等机械工作交给系统完成，把人力释放到逻辑推演、观点输出、价值研判等高价值环节。
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